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龙图腾网恭喜浙江大华系统工程有限公司申请的专利畸变图像的分类方法、装置、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120032186B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510488811.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权畸变图像的分类方法、装置、设备及存储介质是由汪超;林骁;周淼;林进;王波;吴虎发;伍学千;余仕敏;施宁焕;侯秀竹;杜淑峰设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本畸变图像的分类方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开一种畸变图像的分类方法、装置、设备及存储介质，提高畸变图像分类的准确性。包括：将待测畸变图像输入至训练好的畸变图像分类模型中，得到畸变类型；通过以下方式训练畸变图像分类模型：将利用卷积神经网络对训练样本特征提取得到的各畸变特征向量输入至引入正则化系数后的IRVFL分类器中分类，得到预测畸变类型；根据各训练样本的标记畸变类型和预测畸变类型，得到误差向量；通过误差向量、正则化系数和IRVFL分类器中的输出权重向量得到总模型风险；若总模型风险不满足指定条件，则调整模型参数和输出权重向量，返回将各畸变特征向量输入至IRVFL分类器中进行分类的步骤，直至总模型风险满足指定条件，则结束。

本发明授权畸变图像的分类方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种畸变图像的分类方法，其特征在于，所述方法包括： 将待检测的畸变图像输入至预先训练好的畸变图像分类模型中，得到所述畸变图像的畸变类型；其中，所述畸变图像分类模型包括卷积神经网络和IRVFL分类器，且所述IRVFL分类器为将RVFL分类器中引入正则化系数后得到的分类器； 其中，通过以下方式对所述畸变图像分类模型进行训练： 将训练样本中输入所述卷神经网络中进行特征提取，得到各畸变特征向量，其中，所述训练样本中包括多张畸变图像以及所述多张畸变图像分别对应的标注畸变类型； 将所述各畸变特征向量输入至所述IRVFL分类器中进行分类，得到所述各畸变特征向量对应的预测畸变类型； 根据所述标注畸变类型和所述预测畸变类型，得到误差向量； 通过所述误差向量、所述正则化系数和所述IRVFL分类器中的输出权重向量，得到总模型风险； 若所述总模型风险不满足指定条件，则对所述IRVFL分类器中的模型参数和输出权重向量进行调整后，返回将所述各畸变特征向量输入至IRVFL分类器中进行分类的步骤，直至所述总模型风险满足所述指定条件，则结束对所述畸变图像分类模型的训练。

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